再次回归技术社区！

最新推荐文章于 2025-12-16 23:31:41 发布
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#数据分析 #数据挖掘

作者分享了自己从211高校软件工程专业毕业后，在腾讯和某手从事数据分析工作的经历，认识到无论哪个岗位都离不开数据的支持，并成功申请到澳门大学数据科学硕士，继续深造。

都说走出半生，回来还是少年

博主作为某211软件工程专业毕业的学生，在2020年6月后几乎没有更新博文

深深反思，人的成长必须被记录

苟日新,日日新,又日新。——《礼记·大学》

在腾讯的实习时光里，我和项目组的朋友 统计了 腾讯企鹅辅导这款教育产品的数据，通过数据支撑了很多项目组的决策，这使得我对数据分析产生了兴趣。

在某手的工作时期，怎么说呢，也是数据为王，无论是产品、运营甚至是客服，所有的业务脉络都需要数据支撑。日常员工管理，功能图标点击量，用户行为分析，反馈池的清理，功能的迭代与创新，让我陷入了迷茫：即使是非技术岗，也必须使用数据分析技能！

有幸的是，我被澳门大学录取为数据科学硕士，本科、实习、工作三个阶段没有弄懂的，我现在有机会去探索求知，珍惜这两年。

老师，同学，我回来啦！！！

aliceiwill
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GitHub 下载神器强势回归！
GitHub爱好者社区
01-16 1009
点击上方“Github爱好者社区”，选择星标 回复“资料”，获取小编整理的一份资料 来自量子位一个「身价」7.5 万颗星的 GitHub 项目，从受热捧，到被起诉下架，再到引发社区热议。...
ChatGPT 冲击下，特斯拉曾留不住的 AI 大牛，再次回归 OpenAI ！
IT界那些事儿
02-12 6987
彼时，在本科学业完成之际，受到时任多伦多大学教授，也被外界誉为神经网络之父、人工智能教父 Geoffrey Hinton 的影响，Andrej Karpathy 首次接触到了深度学习技术，而后也参加了 Geoffrey Hinton 的课程和阅读小组。基于在学生生涯积累的丰富经验，2015 年 Andrej Karpathy 获得博士学位之后，作为创始团队成员之一，加入非营利的人工智能组织 OpenAI，担任研究科学家，负责生成模型的深度学习和深度强化学习。和你一起工作是我的荣幸”。
【人工智能】—基于线性回归和多项式回归模型预测人均收入的研究
2202_76035290的博客
06-26 1661
残差图是以某种残差为纵坐标，以其他适宜的量为横坐标的散点图。横坐标的选择有多种，常见的包括因变量的拟合值、某自变量的观察值、观察时间或观察序号等。在标准化残差图中，横轴通常是观测值的序号或者回归值，纵轴则是标准化残差。标准化残差应该随机分布在横轴周围，不应呈现出明显的趋势或规律性。如果标准化残差图呈现出一定的规律性（如上升或下降趋势），则可能说明回归模型存在问题，需要进一步分析和修正。通过观察残差图，可以检查模型是否满足线性假设、误差项是否满足正态分布、是否存在异方差性等问题。
如何建立回归测试流程
csssbad的博客
03-23 1348
总体来看，建立回归测试流程是一项系统工程，涵盖了从规划、实施、监控到持续改进的全流程。回归测试流程不仅确保了软件更新后的稳定性，更为企业的持续发展提供了重要保障。各环节之间相互依托，形成了一个闭环管理的生态系统，使得软件质量得以不断提升。展望未来，随着技术的不断发展和业务需求的日益复杂，回归测试流程将更加智能化和自动化。不断完善的数据分析、风险控制以及跨部门协作机制，将为软件开发带来更多创新机遇和挑战。
Gemini 的安全回归：旧漏洞卷土重来
人饭子的博客
09-05 990
如果一个已知数据泄露向量的补丁可以在基础模型中被悄悄撤销，企业如何信任他们私有微调模型的安全性？例如，一家公司在 Gemini 上微调私有源代码或客户数据，未来 Google 更新可能再次引入漏洞，悄无声息地泄露其最宝贵的机密。我可以确认，原始未修改的攻击再次有效，使任何人都可以强制模型泄露敏感内部数据。这不仅仅是一个巧妙的新型越狱攻击，这是一个已知漏洞的回归。今天，我要报告 Google Gemini 中的一个关键安全回归。最初，模型会遵从指令重复单词。，模型停止重复单词，开始输出一连串无关的内部数据。
Python 机器学习实战：房价预测 (特征工程与回归模型)
程序员阿超的博客
06-30 998
本教程以经典的 Kaggle“埃姆斯房价预测”项目为例，深入讲解了 Python 机器学习中的回归问题。文章详细演示了如何进行针对回归任务的探索性数据分析（EDA），包括分析和处理偏斜的目标变量（对数变换）。教程重点介绍了复杂的特征工程和数据清洗技巧，并使用 Scikit-learn 构建 Ridge 回归模型。最后，系统地解释了 RMSE、MAE 等核心回归评估指标，提供了一套完整的端到端回归项目解决方案。
【机器学习(一)】分类和回归任务-XGBoost算法-Sentosa_DSML社区版
KennethYuen
09-09 2287
XGBoost算法解决分类和回归问题
Visual Autoregressive Modeling: Scalable ImageGeneration via Next-Scale Prediction——视觉自回归建模
Together_CZ的博客
12-06 3042
Visual Autoregressive Modeling: Scalable ImageGeneration via Next-Scale Prediction 视觉自回归建模：通过下一步尺度预测实现可扩展的图像生成
BreachForums 黑客论坛强势回归
LiBai'S BLOG
07-29 2115
作为一个长期用于交易被盗数据、黑客工具和账户凭证的平台，BreachForums 的反复关闭与复活历程，揭示了执法机构与网络犯罪分子之间持续的猫鼠游戏。根据最新报道，BreachForums 于 2025 年 7 月 26 日正式重新上线，运行在新的域名breachforums.hn上，并恢复了所有旧账户、帖子和私人消息。根据 Flashpoint 的数据，从 2022 年 3 月到 11 月，BreachForums 的会员数量从 1,500 人激增至超过 192,000 人，显示出其快速增长的吸引力。
人工智能与机器学习：Python从零实现性回归模型
AI人工智能的学习之路
04-26 2911
带你从零实现一个线性回归模型，不依赖任何机器学习库。从数据预处理、归一化，到实现 Sigmoid 函数、计算损失函数，再到用梯度下降找到最优权重，每一步都详细讲解。最后，咱们还用加州房价数据集测试了模型，准确率达到了80%，和 sklearn 的模型不相上下。
精选资源
【机器学习(十三)】机器学习回归案例之股票价格预测分析-Sentosa-DSML社区版
10-11
再次，选择合适的回归模型进行训练，常用的模型包括线性回归、决策树回归、随机森林回归和梯度提升回归等；接下来，使用历史数据对模型进行训练，并用一部分数据进行交叉验证，以评估模型的性能；最后，使用训练好的...
CIU98320B芯片系统整合艺术：掌握兼容性与整合方法，让你的技术无界！
[CIU98320B芯片系统整合艺术：掌握兼容性与整合方法，让你的技术无界！](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b8699cc5efe22fea878811d86a72a35d.png) # 摘要 CIU98320B芯片作为技术创新的产物，其在硬件与...
【Hex文件的版本控制】：文件变化跟踪与回归分析技术
[【Hex文件的版本控制】：文件变化跟踪与回归分析技术](https://www.oxygenxml.com/img/cf/Track-Changes-and-Comments_large.png) # 摘要 本文旨在为技术人员提供Hex文件版本控制的全面概述，从Hex文件的基础知识...
Python线性回归与逻辑回归实现详解
css33的专栏
09-10 744
本文介绍了使用Python实现线性回归和逻辑回归的方法。线性回归部分涵盖闭式解和梯度下降两种求解方式，并通过代码展示了模型训练与预测过程。逻辑回归部分使用Scikit-learn库构建分类模型，并展示了ROC曲线和PR曲线的绘制方法。文章适用于希望掌握回归建模与评估技术的读者。
【Python】家庭用电数据分析Prophet预测
最新发布
Frost_Descent的博客
12-16 2239
摘要：该研究基于Kaggle家庭用电数据集（2007年1-6月，26万条记录），通过Prophet模型预测电力消耗趋势。数据集包含有功/无功功率、电压等7个特征。经数据清洗和探索性分析后，研究抽取1万样本进行预测建模，结果显示未来半年的功率和电压变化趋势。Prophet模型整合了趋势函数、季节性和节假日效应，具有自动检测趋势变化、处理缺失值等优势。通过可视化预测结果，验证了模型在电力消费预测中的有效性。
数据分析之淘宝商品数据获取方法分享
Ob_API20230201的博客
12-15 832
对于需要高度自定义采集规则（如采集特殊字段、复杂筛选条件）或小规模数据获取的场景，技术人员可通过编写爬虫程序实现淘宝商品数据采集。需注意：淘宝采用了反爬机制（如IP封禁、Cookie验证、动态JS渲染），爬虫开发需规避反爬风险。三种淘宝商品数据获取方法各有优劣，需根据自身技术背景、数据需求、合规要求选择合适的方案：方法类型适用场景推荐人群淘宝开放平台API企业级、规模化、稳定数据获取；电商服务商、ERP系统集成企业开发者、数据分析师（有技术基础）第三方采集工具快速获取少量数据；非技术场景；
第二章——数据分析场景之Python自动化统计分析：高效挖掘数据价值
2501_93253814的博客
12-15 954
摘要：本文介绍了使用Python实现自动化统计分析的方法，解决人工统计繁琐易错的问题。通过pandas和numpy库读取和处理数据，计算均值、中位数、标准差等核心统计指标，并生成分析报告。文章详细讲解了数据读取、指标计算、结果展示等关键步骤，还介绍了相关性分析等进阶功能，以及数据格式异常的处理方法。完整的代码示例展示了从数据读取到报告生成的完整流程，帮助读者掌握高效准确的自动化统计分析技术，提升数据分析效率和质量。（149字）
昆明天气数据分析与挖掘（一）- 昆明天气数据采集
zcs2312852665的博客
12-13 530
本文介绍了一个使用Python爬取昆明历史天气数据的项目。通过requests和BeautifulSoup库实现网页抓取与解析，提取日期、温度、天气类型和风向风力等关键信息，并使用pandas保存为CSV格式。项目采用模块化设计，包含网络请求工具、页面解析和数据处理等功能模块，确保数据采集的稳定性和完整性。该天气数据可为农业、旅游等领域的分析提供支持。
数据分析（一）
weixin_43008312的博客
12-16 622
统计学不研究统计，研究！！！最近在工作中遇到了需要数据分析的工作，下面对数据分析中遇到的一些统计学知识点进行总结。首先，分析一张数据表时，先对表中的各特征用柱状图、折线图大致看一下数据的分布情况，比如说在分析正常电芯和异常电芯在N个特征上有何不同时，可以用正常电芯的各项特征均值代表正常电芯的整体水平，由于异常电芯数量较少，所以可以全部展示出来在每个特征它们的概况。将这张表送入模型时，在这过程中会遇到一些缺失值，需要对；
YOLO版本泛滥现象的反思与技术本质回归
“YOLO版本号PUA反思[项目代码]”这一...唯有回归技术本质，坚守问题驱动的研究初心，才能避免在无尽的版本迭代中迷失方向。未来的AI发展，需要更多这样的冷静声音，来平衡狂热的创新叙事，重建健康可持续的技术生态。
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